前言：批量插入的性能挑战
场景描述
在实际开发中，如考试系统、订单处理、日志存储等场景，经常需要批量插入大量数据。例如，在一个在线考试系统中，创建一份试卷需要插入多张表的数据：
试卷表（exam）：存储试卷的基本信息。
题目表（question）：存储题目信息。
选项表（option）：存储题目下所有选项信息。
在保存试卷时，需要关联保存试卷、题目以及题目选项，此时对于保存的性能就有较高的要求了。
性能瓶颈
逐条插入效率低：传统的逐条插入模式效率欠佳，每次插入数据时都要与数据库进行交互，从而产生较高的网络开销以及数据库解析成本。
外键关系处理复杂：题目与选项之间存在外键关联，这就需要在插入数据后获取主键 ID，无疑增加了操作的复杂程度。
批量操作性能有限：使用默认的 saveBatch 方法，其性能提升并不显著，难以满足高并发、大数据量的实际需求。
初探 MyBatis-Plus 的 saveBatch 方法
saveBatch 方法简介
在 MyBatis-Plus 中，saveBatch 方法是用于批量保存数据的方法。它能够在单次操作中将多条数据同时插入数据库，从而提高插入效率，减少数据库连接次数，提升性能。
entityList：要插入的实体类集合。可以是任何实现了 Collection 接口的集合类型，如 List、Set 等。
batchSize（可选）：指定每次批量插入的大小。默认情况下，MyBatis-Plus 会一次性插入所有数据。如果设置了 batchSize，则会按指定大小分批插入，避免一次性插入大量数据时出现性能问题或内存溢出。
常用场景
批量插入数据：当需要插入大量数据时，使用 saveBatch 可以显著提高性能。
提高数据库写入效率：减少数据库连接和插入的次数，有效提升性能。
处理大数据量时的内存优化：通过分批插入，避免一次性插入大量数据导致内存溢出。
默认实现的局限性
不支持多条 SQL 合并：在默认情况下，即便使用 saveBatch，也有可能是逐条发送 SQL 语句。这会导致生成的 SQL 更冗长、性能较低，尤其是在数据量较大时，执行效率会明显下降，无法充分利用数据库批量插入的特性。
性能提升有限：默认实现并未针对批量插入进行特殊优化。例如，它可能无法充分利用 JDBC 的批量操作特性，导致性能不如手动实现的批量插入逻辑。对于大批量插入，性能可能不理想。
主键生成方式局限性：如果实体类中主键是由数据库自动生成（如自增主键），默认实现会多次与数据库交互获取主键值。这会增加额外的数据库开销。尤其是当数据量较大时，主键生成的额外查询操作会显著降低性能。
外键关系处理复杂：需要在插入数据后获取主键 ID，这导致无法在批量插入时建立关联关系，使得外键关系处理变得复杂。
缺乏灵活性：默认实现只能进行简单的插入操作，不能处理条件性插入（如：插入前判断是否已存在相同记录）或插入冲突处理（如主键冲突时自动更新数据）。对需要动态逻辑的场景不适用。
深度解析 rewriteBatchedStatements=true 的作用
JDBC 批处理机制
JDBC 批处理机制是一种优化数据库操作性能的技术，允许将多条 SQL 语句作为一个批次发送到数据库服务器执行，从而减少客户端与数据库之间的交互次数，显著提高性能。通常用于 批量插入、批量更新 和 批量删除 等场景。具体的流程如下：
MySQL JDBC 驱动的默认行为对批处理的影响
未开启重写：在默认状态下，MySQL JDBC 驱动会逐一条目地发送批处理中的 SQL 语句，未开启重写功能。
性能瓶颈：频繁的网络交互以及数据库解析操作，使得批量操作的性能提升效果有限，形成了性能瓶颈。
rewriteBatchedStatements=true 的魔力
启用批处理重写：启用批处理重写功能后，驱动能够将多条同类型的 SQL 语句进行合并，进而发送给数据库执行。
减少网络交互：一次发送多条 SQL，可有效降低网络延迟，减少网络交互次数。
提高执行效率：当所有数据都通过一条 SQL 插入时，MySQL 只需要解析一次 SQL，降低了解析和执行的开销。
减少内存消耗：虽然批量操作时将数据合并到一条 SQL 中，理论上会增加内存使用（因为需要构建更大的 SQL 字符串），但相比多次单条插入的网络延迟和处理开销，整体的资源消耗和执行效率是更优的。
未开启参数时的批处理 SQL：
开启参数后的批处理 SQL：
批量插入优化
预先生成 ID：解决外键关系的关键
问题分析
在插入题目和选项时，选项需要引用对应题目的主键 ID。如果等待题目插入后再获取 ID，会导致无法进行批量操作，影响性能。所以，预先生成ID就成了我们解决问题的关键。
使用 雪花算法（分布式 ID 生成器）：
全局唯一：生成的 ID 在全局范围内唯一，避免了主键冲突。
本地生成：无需依赖数据库生成，减少了数据库交互。
支持批量生成：提升获取分布式唯一ID的效率
具体的代码业务执行逻辑
在构建题目和选项数据时，预先生成 ID，并在选项中引用对应的题目 ID：
多线程并发插入的实现
问题分析
直接在多线程中调用 saveBatch 方法，可能导致以下问题：
程安全性：在 MyBatis 中，SqlSession 在默认情况下并非线程安全的。若在多线程环境下共享同一个 SqlSession，极有可能导致数据错误或引发异常。
事务管理：对于多线程操作而言，需要独立的事务管理机制，以此来确保数据的一致性。
资源竞争：过多的并发线程有可能致使数据库连接池被耗尽，进而降低性能。
正确的多线程实现方式
使用 @Async 异步方法
利用 Spring 的 @Async 注解，实现异步方法调用，每个异步方法都有自己的事务和 SqlSession。
配置异步支持：
修改批量插入方法：
调用异步方法
注意事项
线程安全：每个异步方法均拥有自身独立的 SqlSession 和事务，从而有效地避免了线程安全方面的问题。
事务管理：在异步方法上添加 @Transactional 注解，能够确保事务的独立性。
异步结果处理：通过使用 CompletableFuture 来等待异步任务的完成，以此确保所有数据均已成功插入。
数据库层面的优化
调整数据库连接池
增加连接池大小：在多线程并发的情形下，务必确保数据库连接池具备足够数量的连接可供使用。
合理配置：应根据实际情况对连接池的最小连接数和最大连接数进行适当调整，以避免出现连接不足或者资源浪费的情况。
配置 MyBatis 的执行器类型
修改执行器类型为 BATCH：在 MyBatis 配置中，设置执行器类型，可以提高批量操作的性能。
注意：使用 BATCH 执行器时，需要手动调用 sqlSession.flushStatements()，并处理返回的 BatchResult，复杂度较高，建议谨慎使用。
监控与调优
监控异步任务的执行情况
使用 CompletableFuture：在调用异步方法时，返回 CompletableFuture，可以方便地等待所有任务完成。
日志记录：在异步方法中添加日志，记录开始和结束时间，监控执行情况。
调整线程池参数
线程池大小：依据服务器的 CPU 核心数以及数据库的承载能力，对线程池的 corePoolSize 和 maxPoolSize 进行合理设置。
队列容量：设置线程池的 queueCapacity，以防止因任务过多而导致内存溢出的情况发生。
最佳实践总结
综合优化策略
将 rewriteBatchedStatements 配置为 true：以此启用 JDBC 驱动的批处理重写功能，可显著提高批量插入的性能表现。
预先生成 ID：预先生成主键 ID，有效解决外键关系问题，进而支持批量插入操作。
使用异步方法进行多线程批量插入：运用异步方法来进行多线程批量插入，确保线程安全与事务独立，避免出现资源竞争的情况。
调整数据库连接池和线程池参数：对数据库连接池和线程池的参数进行调整，以满足多线程并发操作的实际需求。
监控异步任务和数据库性能：对异步任务和数据库性能进行实时监控，以便能够及时发现并解决性能瓶颈问题。
注意事项
线程安全性：在多线程的环境之中，务必确保所有资源要么是线程安全的，要么是线程独立的。
事务一致性：每个异步任务均拥有自身的事务，以此确保数据的一致性。
资源合理利用：避免因过多的并发线程而致使系统资源被耗尽，进而影响整体性能表现。